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基于数学形态学和局部预测的短期风能预测研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第13-20页
    1.1 课题的研究背景及意义第13-16页
        1.1.1 课题的研究背景第13-14页
        1.1.2 研究的目的和意义第14-16页
    1.2 风能预测技术的研究现状第16-18页
        1.2.1 国外研究现状第16-17页
        1.2.2 国内研究现状第17-18页
    1.3 本文的研究内容以及文章结构第18-20页
第二章 风能预测技术基础第20-28页
    2.1 引言第20页
    2.2 风能预测方法的分类第20-21页
        2.2.1 按预测的时间跨度分类第20页
        2.2.2 按预测对象分类第20-21页
        2.2.3 按数学模型分类第21页
    2.3 风能预测技术的简介及其概况第21-27页
        2.3.1 持续法第21-22页
        2.3.2 数值天气预报第22页
        2.3.3 时间序列法第22-23页
        2.3.4 人工神经网络法第23-24页
        2.3.5 支持向量机法第24-26页
        2.3.6 组合型预测法第26页
        2.3.7 其它方法第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于数学形态学提取相似数据的风能预测数据预处理方法第28-44页
    3.1 引言第28页
    3.2 数学形态学基础第28-36页
        3.2.1 结构元素第29页
        3.2.2 数学形态学的基本运算第29-32页
        3.2.3 数学形态学运算中的端点效应及其解决方案第32-33页
        3.2.4 多分辨率形态学梯度第33-35页
        3.2.5 多尺度形态学分析第35-36页
    3.3 基于数学形态学提取相似数据的方法第36-39页
        3.3.1 构造三角形结构元素第36-37页
        3.3.2 k阶OCCO滤波器第37-38页
        3.3.3 与一维信号相对应的权重函数第38页
        3.3.4 提取相似数据第38-39页
    3.4 基于数学形态学提取的相似数据的短期风能预测方法及其仿真实验第39-42页
        3.4.1 预测模型第40页
        3.4.2 评价参数第40-41页
        3.4.3 实验结果和讨论第41-42页
    3.5 本章小结第42-44页
第四章 基于平均趋势探测器和形态学局部预测算子的短期风能预测方法第44-64页
    4.1 引言第44页
    4.2 非平稳时间序列的分解——平均趋势探测器第44-47页
        4.2.1 一维信号的震荡元第45页
        4.2.2 震荡元的权重质心第45-46页
        4.2.3 平均趋势探测器第46-47页
    4.3 平均趋势分量的预测——局部预测第47-48页
    4.4 随机分量的预测——形态学局部预测算子第48-52页
        4.4.1 嵌入理论及相空间重构相关参数的确定第48-50页
        4.4.2 构造新型结构元素第50-51页
        4.4.3 形态学局部预测算子第51-52页
    4.5 基于平均趋势探测器和形态学局部预测算子的短期风能预测方法第52-54页
    4.6 算例分析第54-58页
        4.6.1 数据介绍第54页
        4.6.2 评价参数第54-55页
        4.6.3 用于对比的模型第55页
        4.6.4 实验结果和讨论第55-58页
    4.7 本章小结第58-64页
第五章 总结与展望第64-66页
参考文献第66-71页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第71-72页
致谢第72-73页
附件第73页

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